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      Python 加速的24個好方法分享

      454398 ? 來源：機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python學(xué)習(xí) ? 作者：機(jī)器學(xué)習(xí)算法與 ? 2020-11-11 15:46 ? 次閱讀

      一，分析代碼運行時間

      第1式，測算代碼運行時間

      平凡方法

      快捷方法（jupyter環(huán)境）

      第2式，測算代碼多次運行平均時間

      平凡方法

      快捷方法（jupyter環(huán)境）

      第3式，按調(diào)用函數(shù)分析代碼運行時間

      平凡方法

      快捷方法（jupyter環(huán)境）

      第4式，按行分析代碼運行時間

      平凡方法


      快捷方法（jupyter環(huán)境）

      二，加速你的查找

      第5式，用set而非list進(jìn)行查找

      低速方法

      高速方法

      第6式，用dict而非兩個list進(jìn)行匹配查找

      低速方法

      高速方法

      三，加速你的循環(huán)

      第7式，優(yōu)先使用for循環(huán)而不是while循環(huán)

      低速方法

      高速方法

      第8式，在循環(huán)體中避免重復(fù)計算

      低速方法

      高速方法

      四，加速你的函數(shù)

      第9式，用循環(huán)機(jī)制代替遞歸函數(shù)

      低速方法

      高速方法

      第10式，用緩存機(jī)制加速遞歸函數(shù)

      低速方法

      高速方法

      第11式，用numba加速Python函數(shù)

      低速方法

      高速方法

      五，使用標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)進(jìn)行加速

      第12式，使用collections.Counter加速計數(shù)

      低速方法

      高速方法

      第13式，使用collections.ChainMap加速字典合并

      低速方法

      高速方法

      六，使用numpy向量化進(jìn)行加速

      第14式，使用np.array代替list

      低速方法

      高速方法

      第15式，使用np.ufunc代替math.func

      低速方法

      高速方法

      第16式，使用np.where代替if

      低速方法

      高速方法

      七，加速你的Pandas

      第17式，使用np.ufunc函數(shù)代替applymap

      低速方法

      高速方法

      第18式，使用預(yù)分配存儲代替動態(tài)擴(kuò)容

      低速方法

      高速方法

      第19式，使用csv文件讀寫代替excel文件讀寫

      低速方法

      高速方法

      第20式，使用pandas多進(jìn)程工具pandarallel

      低速方法

      高速方法

      八，使用Dask進(jìn)行加速

      第21式，使用dask加速dataframe

      低速方法

      高速方法

      第22式，使用dask.delayed進(jìn)行加速

      低速方法

      高速方法

      九，應(yīng)用多線程多進(jìn)程加速

      第23式，應(yīng)用多線程加速IO密集型任務(wù)

      低速方法

      高速方法

      第24式，應(yīng)用多進(jìn)程加速CPU密集型任務(wù)

      低速方法

      高速方法

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